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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116246201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310042768.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法是由魏云超;任中伟;廖俊豪;冯佳时;赵耀设计研发完成，并于2023-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法。该方法包括：对输入的原始视频数据和图片数据进行标注；将标注好的视频数据和图片数据输入到视频实例分割VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行联合训练，产生视频数据的实例掩码标注，输出更新后的视频数据；对更新后的视频数据进行像素擦除，将经过像素擦除的视频数据和图像数据输入到训练好的VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行自监督联合训练，输出原始视频数据的类别、实例ID以及掩码预测结果。本发明在不需要任何人工标注的视频实例掩码前提下，可取得与最先进的全监督VIS工作相当甚至更优的效果。本发明的像素擦除方法可应用到其他弱监督分割任务中。

本发明授权一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于像素擦除技术的弱监督视频实例分割方法，其特征在于，包括： 对输入的原始视频数据和图片数据进行标注； 将标注好的视频数据和图片数据输入到视频实例分割VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行联合训练，训练好的VIS网络产生视频数据的实例掩码标注，输出更新后的视频数据； 对更新后的视频数据进行像素擦除，输出像素擦除后的视频数据； 将经过像素擦除的视频数据和图像数据输入到训练好的VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行自监督联合训练，输出所述原始视频数据的类别、实例ID以及掩码预测结果； 所述的将标注好的视频数据和图片数据输入到视频实例分割VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行联合训练，训练好的VIS网络产生视频数据的实例掩码标注，输出更新后的视频数据，包括： 使用VIS模型结构建立VIS网络，以1:1的比例组合视频数据和图像数据，形成批次数据，将所述批次数据传入VIS网络中，视频数据和图像数据共享VIS网络参数，所述视频数据使用基于检测框的弱监督方法监督分割训练，所述图像数据采用标准交叉熵损失对网络的分割结果进行监督，当每批次中视频数据与图像实例存在类别交叉时，在视频数据与图像数据同类别实例间施加像素级循环一致性约束，若干轮次训练后，对参与训练的视频数据进行测试，生成掩码预测，并使用视频检测框标注挑选最优的掩码作为数据最终的伪掩码标注，输出更新后的视频数据，其中包括实例类别、实例检测框、视频内部每帧间相同实例的ID，以及由VIS网络生成的伪掩码标注； 所述的将经过像素擦除的视频数据和图像数据输入到训练好的VIS网络中，VIS网络对视频数据和图片数据进行自监督联合训练，输出所述原始视频数据的类别、实例ID以及掩码预测结果，包括： 以1:1的比例组合经过像素擦除的视频数据和图像数据，形成批次数据，将所述批次数据输入到训练好的VIS网络中，视频数据和图像数据共享VIS网络参数，在计算损失函数时，视频与图像数据均使用掩码监督各自的分割训练，训练结束后，对视频测试数据进行预测，输出所述原始视频数据的类别、实例ID以及掩码预测结果。

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